M245 ICT Innovation P1

User Stories

• Definition: User Stories sind eine beliebte agile Technik zur Erfassung von Produktfunktionen.
• Zweck: Geschichten aus der Perspektive des Nutzers erzählen.
• Herausforderung: Effektive Geschichten zu schreiben kann schwierig sein.

Tipps

• Benutzer zuerst: Nutzungsszenarien beschreiben, Benutzerrecherche betreiben.
• Personas nutzen: Name, Bild, Verhaltensweisen, Ziele.
• Kollaboration: Team einbinden, Geschichten gemeinsam verfeinern.
• Einfach & prägnant: Klare, aktive Sprache, keine Fachbegriffe.
• Mit Epen starten: Grobe Features skizzieren, später verfeinern.
• Zerlegen & verfeinern: Große Stories in testbare Einheiten aufsplitten.
• Akzeptanzkriterien: Klar definierte Abschlussbedingungen (3-5 pro Story).
• Sichtbarkeit: Nicht verstecken, sondern im Raum präsentieren.
• Nicht allein nutzen: Ergänzung durch Diagramme, Story Maps, User Journeys.
• Fazit: Kraftvolles Werkzeug, aber Kombination mit anderen Techniken sinnvoll.

Proof of Concept (PoC)

• Definition: Machbarkeitsnachweis für Ideen, Produkte, Methoden.
• Ziel: Reduktion von Risiken, Überzeugung von Stakeholdern.
• Einsatz: Besonders bei neuen, innovativen Ansätzen ohne Vergleichsprojekte.
• Nicht immer nötig: Alternativ auch Marktforschung möglich.

Ursprung

• Begriff seit 1967 im Umlauf.
• 1969 erstmals erwähnt im "Committee on Science and Astronautics".
• 1989 durch Bruce Carsten definiert.

Wann sinnvoll?

• Wenn keine Referenzprojekte existieren.
• Bei Erweiterungen bestehender Systeme.
• Um Innovation greifbar zu machen.

Vorgehensweise

1. Geschäftsidee definieren: Problem, Lösung, Zielgruppe, Auswirkungen.
2. Leistungsziele festlegen: Erfolgskennzahlen wie ROI, Risiko, KPIs.
3. POC durchführen: Einfaches Modell erstellen und testen (nicht final!).
4. Weitere Methoden nutzen: z.B. Marktforschung, MVP, Tests.
5. Kennzahlen auswerten: Feedback analysieren, Risiken identifizieren.
6. Ergebnisse präsentieren: Fokus auf Nutzen & Problemlösung.

Vergleich mit anderen Konzepten

• POC: Fokus auf Machbarkeit.
• Prototyp: Erste sichtbare Umsetzung.
• MVP: Minimal funktionsfähiges, marktfähiges Produkt. (Minimum Viable Product)

Fazit

• Nutzen: Frühzeitige Absicherung, Investoren überzeugen.
• Projektmanagement: Wichtig für reibungslose Umsetzung.

Risikoanalyse

• Definition: Risiken sind unvermeidlich - Analyse hilft, sie frühzeitig zu erkennen und zu minimieren.
• Ziel: Eintrittswahrscheinlichkeit & Auswirkungen abschätzen, Massnahmen definieren.

Qualitative Methoden

• Fokus: Eintrittswahrscheinlichkeit, Auswirkungen (Kosten, Zeit, Qualität).
• Vorteil: Effizient & kostengünstig.
• Delphi-Technik: Expertenbasierte, mehrstufige Einschätzung.
• SWIFT-Analyse: „Was wäre wenn?“-Szenarien, besonders für technische Systeme.

Quantitative Methoden

• Fokus: Zahlenbasierte, datengetriebene Bewertung.
• Monte Carlo Simulation: Zufallsexperimente zur Wahrscheinlichkeitsabschätzung.
• Entscheidungsbaum: Grafische Entscheidungsunterstützung.
• Sensitivitätsanalyse: Auswirkungen kleiner Datenänderungen analysieren.

Fazit

• Erfolgskritisch: Gute Risikoanalyse steigert Projekterfolg.
• Empfehlung: Kombination aus qualitativen & quantitativen Ansätzen.
• Methodenwahl: Abhängig vom Projekttyp & Zielsetzung.

Machbarkeitsstudie

• Definition: Bewertung der Umsetzbarkeit & Erfolgschancen eines Projekts.
• Ziel: Fundierte Entscheidung, ob ein Projekt gestartet werden soll.
• Kernfragen: Sind Ressourcen vorhanden? Lohnt sich das Projekt?

Wann sinnvoll?

• Ja bei: Marktanalyse nötig, finanzielle Risiken, Ressourcenplanung.
• Nein bei: Projekt existiert bereits oder ist sehr klein/überschaubar.
• Zeitpunkt: Vor Projektstart, ggf. parallel zu SWOT oder Risikoanalyse.

Vergleich mit anderen Konzepten

• Projektcharta: Kurzüberblick → Machbarkeitsstudie = tiefere Prüfung.
• Business Case: Finanzielle Begründung → Machbarkeitsstudie = Fokus auf Umsetzung.
• Businessplan: Strategisch fürs ganze Unternehmen → Machbarkeitsstudie = projektspezifisch.

Gegenüberstellung: Machbarkeitsanalyse vs. Risikoanalyse

• Machbarkeit: Ressourcen, technische & wirtschaftliche Umsetzbarkeit.
• Risikoanalyse: Fokus auf Risiken und Schadensvermeidung.

4 Bestandteile

• Technisch: Tools, Infrastruktur, Know-how.
• Wirtschaftlich: Kosten, Nutzen, ROI.
• Marktbezogen: Bedarf, Konkurrenz.
• Organisatorisch: Personal, Struktur, Recht.

Checkliste

• Zusammenfassung
• Produkt/Dienstleistungsbeschreibung
• Markt- & Technikbewertung
• Zeitplan, Ziele, Finanzen

6 Schritte zur Durchführung

1. Voranalyse: Hindernisse erkennen
2. Wirtschaftsanalyse: Rentabilität prüfen
3. Marktanalyse: Bedarf und Konkurrenz untersuchen
4. Technik & Organisation: Ressourcen & Struktur prüfen
5. Risikoanalyse: Risiken identifizieren & bewerten
6. Entscheidung: Go/No-Go, Bericht erstellen

Minimum Viable Product (MVP)

• Definition: Frühe Produktversion mit nur den nötigsten Funktionen.
• Ziel: Nutzerfeedback vor großen Investitionen sammeln.
• Fokus: Schnell testen, lernen, verbessern.

Hauptmerkmale

• Minimaler Funktionsumfang
• Frühes Feedback einholen
• Geringe Kosten, schnelles Testing
• Iterative Weiterentwicklung

Vorteile

• Kosteneffizienz: Ressourcen sparen
• Risikoreduktion: Frühzeitige Erkenntnisse
• Schneller Markteintritt
• Kundenvalidierung
• Gezieltes Marketing möglich

Schritte zur Erstellung

1. Problem & Zielgruppe definieren
2. Lösung skizzieren
3. Marktanalyse machen
4. Prototyp entwerfen
5. MVP entwickeln
6. Testen & Feedback einsammeln
7. Iterativ verbessern

Tools

• Balsamiq: Low-Fidelity-Wireframes
• Marvel: High-Fidelity-Prototypen
• Pencil: UI-Design via Drag & Drop

Wireframe vs. Mockup

bald isches vorbei